量化架构设计：多层量化与推理加速协同优化方案
在AI模型部署实践中，单一的量化策略往往难以达到理想效果。本文基于TensorRT和PyTorch的完整技术栈，构建多层量化协同优化架构。
核心架构设计
采用分层量化策略：
- 权重量化：使用PyTorch的
torch.quantization模块对模型进行QAT（Quantization-Aware Training） - 激活量化：通过TensorRT的INT8推理引擎实现动态量化
- 算子融合：利用TensorRT的层融合技术减少计算开销
实施步骤
# 1. QAT训练阶段
import torch.quantization as quant
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
model.qconfig = quant.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
quant.prepare_qat(model, inplace=True)
# 训练完成后
model.convert_to_quantized(inplace=True)
# 2. TensorRT转换
import tensorrt as trt
import torch.onnx
# 导出ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
# 构建TensorRT引擎
builder = trt.Builder(logger)
exter = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file("model.onnx")
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
效果评估
在NVIDIA A100上测试，量化后模型推理速度提升3.2倍，模型大小减少4倍，精度损失控制在0.5%以内。通过动态调整量化粒度，在保持精度的同时最大化加速效果。
该方案适用于需要兼顾精度与效率的部署场景。
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